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    基于單目視覺的三角測量在儀器識(shí)別中的實(shí)現(xiàn)

    2023-01-14 09:44:20楊靜
    關(guān)鍵詞:三角測量

    楊靜

    關(guān)鍵詞:單目視覺;三角測量;垂直刻度指針式儀表;AMR激光定位姿態(tài);儀表平面

    1引言

    巡檢機(jī)器人通過智能識(shí)別算法結(jié)合各種環(huán)境探測器,可智能收集分析煙霧、溫濕度、PM2.5、有毒氣體、水浸、氣流組織等環(huán)境信息數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)各設(shè)備狀態(tài)信息的識(shí)別與分析[1]。同時(shí),結(jié)合實(shí)時(shí)通信系統(tǒng)、供電系統(tǒng)、后臺(tái)軟件,可實(shí)現(xiàn)城軌交通機(jī)房設(shè)備與環(huán)境的無人巡檢。真正實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)告警、遠(yuǎn)程監(jiān)測、智能巡檢的目標(biāo)。在軌道交通中的自動(dòng)化巡邏監(jiān)控中,包括各式各樣的儀器儀表,由于工作環(huán)境原因,其中大部分屬于指針式儀表,如何自動(dòng)、準(zhǔn)確、高效地完成各式儀表的數(shù)字化數(shù)據(jù)采集工作尤為重要[2]。

    本文提出一種基于單目視覺的三角測量法,可高度定位,從而精準(zhǔn)地捕捉儀器儀表讀數(shù)。

    2單目測量處理基本過程

    2.1使用單目相機(jī)采集待檢測的儀表圖像

    單個(gè)相機(jī)固定在可移動(dòng)自動(dòng)化巡邏機(jī)器人頂部,通過巡邏機(jī)器人的導(dǎo)航系統(tǒng)移動(dòng)到垂直刻度指針式儀表盤所在區(qū)域,機(jī)器人每次采集圖像的位置不固定,攝像機(jī)實(shí)時(shí)采集現(xiàn)場儀表盤以及表盤周圍背景環(huán)境的圖像[3-4]。相機(jī)事前經(jīng)過針孔模型的標(biāo)定,存有針孔模型的內(nèi)參參數(shù)和相機(jī)安裝位置的相機(jī)外參參數(shù)。

    2.2實(shí)時(shí)預(yù)處理,定位有效儀表像素區(qū)域

    對(duì)采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理。因?yàn)椴杉膱D像通常含有非感興趣區(qū)域,即表盤像素區(qū)域以外的環(huán)境背景像素。為了去除背景,對(duì)圖像進(jìn)行一系列預(yù)處理,包括利用OpenCV自帶的庫函數(shù)對(duì)整幅圖像進(jìn)行高斯模糊、Canny邊緣檢測、二值化、形態(tài)學(xué)處理、頂帽變換,去除明顯的離群點(diǎn)噪聲,以及去除明顯的環(huán)境背景區(qū)域,即儀表表盤以外的區(qū)域。然后進(jìn)行輪廓提取,根據(jù)設(shè)置最大連通域的閾值和最小輪廓外接矩形的大小,最大限度保留儀表的有效區(qū)域,以得到含有儀表的圖像像素區(qū)域,以及表盤圖像像素區(qū)域。

    2.3提取固定數(shù)量的消失點(diǎn)

    在數(shù)字圖像領(lǐng)域,消失點(diǎn)又被稱為滅點(diǎn)[5]??臻g上相同方向的平行線相交在圖像上的點(diǎn)即為消失點(diǎn)。因?yàn)閮x表的刻度區(qū)域以及儀表的外觀輪廓都符合曼哈頓世界的假設(shè),即輪廓線段和表盤刻度線段都處于或近似處于空間正交狀態(tài)。所以,對(duì)上一步得到的目標(biāo)區(qū)域圖像進(jìn)行消失點(diǎn)的提取,進(jìn)一步篩選歐拉空間中X,Y,Z軸對(duì)應(yīng)的消失點(diǎn)。

    3單目視覺三角測量法

    3.1測量依據(jù)

    在單目視覺中,僅通過單張圖像無法獲得像素的深度信息,需要通過三角測量(Triangulation)(或三角化)的方法來估計(jì)實(shí)物點(diǎn)的深度[6-8]。三角測量是指,通過在兩處觀察同一個(gè)點(diǎn)的夾角,確定該點(diǎn)的距離。三角測量最早由高斯提出并應(yīng)用于測量學(xué)中,它在天文學(xué)、地理學(xué)的測量中都有應(yīng)用。例如,我們可以通過不同季節(jié)觀察到星星的角度,估計(jì)它離我們的距離。在單目視覺中,主要用三角化來估計(jì)像素點(diǎn)的距離。

    如圖1所示,考慮圖像11和12,以左圖為參考,右圖的變換矩陣為。相機(jī)光心為01和02。在11中有特征點(diǎn)P1,對(duì)應(yīng)12中有特征點(diǎn)P2。理論上直線OiP1與02P2在場景中會(huì)相交于一點(diǎn)P,該點(diǎn)即兩個(gè)特征點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的地圖點(diǎn)在三維場景中的位置。然而,由于噪聲的影響,這兩條直線往往無法相交。因此,(又)可以通過最二小乘去求解。

    按照對(duì)極幾何中的定義,設(shè)x1,x2為兩個(gè)特征點(diǎn)的歸一化坐標(biāo),那么它們滿足:

    對(duì)于單目視覺來說,無論是單目的對(duì)極幾何或是單目的三角測量,都存在一個(gè)尺度問題,如圖2和圖3所示。

    尺度問題會(huì)帶來單位問題,意味著測量結(jié)果的單位不確定,這使得三角測量在實(shí)際應(yīng)用中存在一個(gè)“比例尺”問題。但在本測試中,采用了具有定位導(dǎo)航功能的AMR自動(dòng)導(dǎo)航叉車,利用了AMR的準(zhǔn)確定位姿態(tài),為三角測量提供具有絕對(duì)尺度的姿態(tài)齊次矩陣,從而解除了單目視覺三角測量的應(yīng)用限制。

    3.2仿真論證

    按照立體矩形的輪廓,給定一組先驗(yàn)3D點(diǎn),如圖4所示,并假設(shè)如下。

    (1)-個(gè)理想狀態(tài)下的相機(jī)內(nèi)參矩陣。

    (2)在相機(jī)的所有可視角內(nèi),所有3D都能“被”看見。為不失一般性,仿真中采用的空間坐標(biāo)點(diǎn)取自立體矩形的邊框,具體的,是沿著立體矩陣的所有邊,以2cm為間隔,均勻取點(diǎn)。如圖4所示。

    (3)在實(shí)際中,在相機(jī)的視角里面,立體矩陣會(huì)有部分遮擋而不會(huì)出現(xiàn)在相機(jī)的圖像畫面中。但在仿真中,可以假設(shè)所有點(diǎn)都能“被”看見,由此,能更好地驗(yàn)證空間3D點(diǎn)與三角測量的關(guān)系。如圖5所示。

    3.3現(xiàn)場測試

    測試設(shè)備:AMR叉車具備室內(nèi)自動(dòng)導(dǎo)航定位功能,能夠提供精確的激光定位數(shù)據(jù),定位精度為+0.005 m,角度為±0.10。本測試中的單目視覺三角測量功能,使用的是AMR叉車上的相機(jī),型號(hào)是FM830-45 RI。這是一款工業(yè)用相機(jī),能夠以30 fps的幀率不間斷地采集1280*720的彩色圖片,并使用全局曝光的SONY CMOS,消除因曝光延時(shí)差異造成的“果凍”現(xiàn)象,確保視覺特征點(diǎn)匹配的準(zhǔn)確性和視覺測量的精度。如圖6所示。

    在實(shí)際測量時(shí),為了能定量地測試三角測量的效果和精度,本次測試使用人工布置的角點(diǎn)作為待檢測的特征點(diǎn),這可以免掉特征匹配的步驟,消除對(duì)極幾何匹配時(shí)的誤匹配的外點(diǎn),從而可以準(zhǔn)確地定量測量三角測量的精度。

    3.4測試方法和步驟

    (1)在測試現(xiàn)場,隨機(jī)選擇一個(gè)位置,使得大部分人工角點(diǎn)能夠被AMR上的相機(jī)觀測到;(2)記錄此時(shí)的AMR激光定位姿態(tài)與相機(jī)圖像畫面;(3)移動(dòng)AMR到地圖中的另一位置,并保證此位置與初始位置有一定的旋轉(zhuǎn)差異和平移,記錄下此時(shí)AMR激光定位姿態(tài)與相機(jī)圖像畫面;(4)將前后兩次的測試數(shù)據(jù)(包括AMR姿態(tài)和相機(jī)圖像)放到指定目錄,運(yùn)行事先編寫好的測試程序;(5)重復(fù)(1)~(4),記錄多次數(shù)據(jù)。如圖7和圖8所示。

    3.5現(xiàn)場測試情況

    基于單目視覺的三角測量,可以充分利用相機(jī)可視角度和豐富的視覺信息[9-13]。通過AMR自動(dòng)引導(dǎo)車給出的姿態(tài)齊次矩陣Rt,多次采集AMR移動(dòng)前后兩幅圖片,驗(yàn)證了通過單目視覺三角化可以正確算出角點(diǎn)對(duì)應(yīng)物體的距離。

    事先編寫好的測試程序會(huì)將重投影誤差與對(duì)應(yīng)的圖像投影點(diǎn)顯示出來,以便于定性地排除測量過程中出現(xiàn)的錯(cuò)誤匹配。如圖9所示。

    項(xiàng)目組打印了每個(gè)空間點(diǎn)在兩個(gè)相機(jī)坐標(biāo)系下的投影坐標(biāo)與像素坐標(biāo)——相當(dāng)于P的投影位置與看到的特征點(diǎn)位置。由于誤差的存在,它們會(huì)有一些微小的差異。以下是某一特征點(diǎn)的信息:可以看到,誤差的量級(jí)大約在小數(shù)點(diǎn)后第三位。

    另外,針對(duì)單目視覺的三角測量,在使用中需要注意:三角測量是由平移得到的,有平移才會(huì)有對(duì)極幾何中的三角形約束,才談得上三角測量。因此,純旋轉(zhuǎn)是無法使用三角測量的,因?yàn)閷?duì)極約束將永遠(yuǎn)滿足。這一點(diǎn)在實(shí)際使用中要特別注意。如圖10所示。

    4測試與驗(yàn)證結(jié)論

    通過以上測試驗(yàn)證,可以得出以下結(jié)論。

    (1)單目視覺的定位精度高:通過以上定量的測試結(jié)果可以看出,使用單目相機(jī)的情況下,定位的精度能夠達(dá)到毫米級(jí)別。

    (2)基于單目視覺的深度三角測量具有一定的局限陛:如圖10的分析,三角測量的結(jié)果嚴(yán)重依賴姿態(tài)平移量,因此,測量精度與平移量有負(fù)相關(guān)的關(guān)系,即隨著姿態(tài)平移量的減少而使誤差增大;使用輔助手段提供精確的姿態(tài)矩陣,如使用具有定位功能的AMR叉車,基于視覺的深度測量方法,特別是基于單目視覺的深度測量方法是可行的,是能夠應(yīng)用于實(shí)際測量的。

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